在AI技術(shù)席卷化工行業(yè)的今天，一個殘酷的現(xiàn)實(shí)是，許多項(xiàng)目效果不佳，問題往往不在算法本身，而是源于數(shù)據(jù)，那些不準(zhǔn)確、不完整、標(biāo)準(zhǔn)不一，或總量不足的“壞數(shù)據(jù)”，如同有缺陷的基石，根本無法建成可靠的智能大廈；化工研發(fā)，尤其是結(jié)晶工藝開發(fā)，長期依賴經(jīng)驗(yàn)與反復(fù)試錯，一個工藝路線的選擇失誤，可能意味著數(shù)月時間與百萬資金的浪費(fèi)。
有沒有一種方法，能在項(xiàng)目啟動之初，就 "預(yù)見"工藝的可行性?
【告別盲目試錯 讓數(shù)據(jù)驅(qū)動決策】
東庚化工，基于多年深耕熔融結(jié)晶領(lǐng)域的上千例真實(shí)有效實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，結(jié)合先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，隆重推出 「熔融結(jié)晶工藝可行性AI預(yù)測模型」。
這是東庚首個專注于熔融結(jié)晶工藝的垂類智能預(yù)測工具。
它擁有88%的預(yù)測準(zhǔn)確率，適用于420個高維特征的深度挖掘，平均響應(yīng)時間<1min。
它不是理論推演，而是從海量真實(shí)工藝數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，旨在項(xiàng)目早期快速、精準(zhǔn)地判斷化合物是否適用于熔融結(jié)晶提純，將決策風(fēng)險扼殺在搖籃里。
【四大核心優(yōu)勢 重新定義工藝預(yù)測】
01高精度預(yù)測，可靠性達(dá)88%
在嚴(yán)格的分層交叉驗(yàn)證中，模型整體首次測試準(zhǔn)確率與F1分?jǐn)?shù)均達(dá)到 0.88，已具備在實(shí)際項(xiàng)目中支持早期篩選與優(yōu)先級排序的可靠能力。
02數(shù)據(jù)驅(qū)動，源于真實(shí)數(shù)據(jù)
我們不依賴?yán)碚撏茰y，所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)均源于東庚過去5年積累的、真實(shí)有效的熔融結(jié)晶實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，確保模型學(xué)習(xí)到的是真實(shí)的結(jié)晶行為規(guī)律。
03特征維度豐富，判別能力強(qiáng)
通過先進(jìn)的特征工程技術(shù)，我們將18個基礎(chǔ)物化參數(shù)擴(kuò)展至420個高維特征，深度挖掘分子結(jié)構(gòu)與性質(zhì)間的潛在關(guān)聯(lián)，極大提升了模型的判別力。
04可解釋性強(qiáng)，決策過程透明
模型不僅能給出“是否可行”的判斷，更能通過SHAP等可解釋性技術(shù)，提供關(guān)鍵影響因素排序(如熔點(diǎn)、分子量、logP等)，讓工程師清楚理解決策依據(jù)，用得明白，用得放心。
【一鍵操作 獲取模型預(yù)測】
工程師只需提供最基本的化合物信息，AI模型即可生成置信度與預(yù)測結(jié)果，平均響應(yīng)時間小于一分鐘
輸入標(biāo)準(zhǔn)分子式
生成判斷結(jié)果
查看分析報告
想象一下，在項(xiàng)目立項(xiàng)會前，輸入候選化合物的CAS號，如50-78-2(阿司匹林)，點(diǎn)擊“開始預(yù)測”；不到1分鐘，系統(tǒng)便給出可行性判斷及關(guān)鍵物性影響分析報告，快速規(guī)避技術(shù)風(fēng)險，讓資源集中在真正有希望的路線上。
【三大應(yīng)用場景 賦能研發(fā)全流程】
1、項(xiàng)目立項(xiàng)前篩選
在新項(xiàng)目啟動前，快速判斷是否值得投入熔融結(jié)晶路線，避免方向性錯誤和盲目投資。
降低項(xiàng)目風(fēng)險，優(yōu)化資源配置
2、候選化合物優(yōu)選
在眾多候選化合物中，優(yōu)先篩選出最可能通過熔融結(jié)晶成功的目標(biāo)，大幅提高實(shí)驗(yàn)效率和成功率。
節(jié)省實(shí)驗(yàn)時間與成本，加速開發(fā)進(jìn)程
3 、工藝優(yōu)化支持
為已有工藝的優(yōu)化提供數(shù)據(jù)洞察，減少“拍腦袋”式的盲目試驗(yàn)，基于預(yù)測結(jié)果指導(dǎo)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。
實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)驅(qū)動決策，提升工藝優(yōu)化效率
【廣泛行業(yè)覆蓋 驅(qū)動產(chǎn)業(yè)升級】
我們的模型已成功應(yīng)用于多個對高純度分離有苛刻要求的行業(yè)：
精細(xì)化工
電子化學(xué)品、香料香精、染料顏料的高純生產(chǎn)
新材料
有機(jī)半導(dǎo)體、光電材料、功能聚合物的制備優(yōu)化
制藥工業(yè)
API原料藥純化、晶型篩選、雜質(zhì)控制
食品添加劑
食品級化合物的純化與提取
據(jù)統(tǒng)計(jì)，使用該預(yù)測模型可平均幫助客戶：覆蓋100+種不同的化合物、節(jié)省高達(dá)80%的初期研發(fā)時間、降低超過60%的試錯成本。
【前沿戰(zhàn)略 擁抱未來】
早在 2024 年工博會·新材料產(chǎn)業(yè)發(fā)展高峰論壇上，東庚已榮獲“AI賦能新材料應(yīng)用場景示范企業(yè)”稱號。如今，東庚進(jìn)一步投入時間、人力與成本，從底層數(shù)據(jù)體系開始重構(gòu)，把AI引入實(shí)驗(yàn)工藝流程的核心環(huán)節(jié)，打造能夠真正改變行業(yè)的預(yù)測模型。
在這套方法論之上，精餾、萃取、蒸發(fā)、反應(yīng)、聚合、脫揮等化工單元，同樣具備通過真實(shí)數(shù)據(jù) + AI建模實(shí)現(xiàn)預(yù)測與決策支持的可能；進(jìn)一步，還可以將各單元模型串聯(lián)，形成耦合工藝的 AI模型矩陣。
東庚正持續(xù)推進(jìn)將AI從“輔助分析工具”，真正引入工藝決策與研發(fā)流程的核心環(huán)節(jié)，構(gòu)建可解釋、可迭代、可落地的工業(yè)級智能模型體系。
AI+的時代已經(jīng)到來，當(dāng)模型開始承接判斷，當(dāng)數(shù)據(jù)開始形成閉環(huán)，當(dāng)經(jīng)驗(yàn)開始持續(xù)增值，它就能夠重構(gòu)工業(yè)創(chuàng)新的底層邏輯，也能幫助實(shí)現(xiàn)企業(yè)指數(shù)級領(lǐng)先。
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更新時間：2026-01-29 
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